Phenotypic clustering analysis of patients rejected for mitral valve interventions: implications for future transcatheter technologies
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Although several treatment options are available for patients with severe mitral regurgitation (MR), a significant proportion of patients remain ineligible for any mitral valve (MV) intervention. We aimed to analyse the phenotypic characteristics of surgical high-risk patients ineligible for MV interventions using an unsupervised phenotypic clustering approach. METHODS AND RESULTS: Between 2014 and 2022, the CHOICE-MI registry included 984 patients with MR undergoing screening for transcatheter MV replacement at 33 international sites. For this study, only patients with screening failure receiving medical therapy alone were included. Patients receiving transcatheter or surgical treatment were excluded. A cluster analysis using K-means was performed on baseline clinical, demographic, and imaging variables to identify different patient phenotypes. Among 284 patients with MR (77.4 ± 8.82 years, 56.0% female, EuroSCORE II: 6.6 ± 5.8%) considered ineligible for any MV intervention, two clinically distinct phenogroups (PGs) were identified using unsupervised hierarchical clustering of principal components: PG1, elderly women with primary MR, preserved left ventricular function, and annular calcification; and PG2, patients with secondary MR, advanced heart failure, and high prevalence of comorbidities. One-year all-cause mortality did not differ between the PGs (PG1: 21.4%, PG2: 23.4%, P = 0.89). Predictors of mortality were albumin, renal function, and extracardiac arteriopathy for PG1 and albumin, coronary artery disease, and prior myocardial infarction for PG2. CONCLUSION: This study identified two major subgroups among patients ineligible for mitral interventions showing profound differences in clinical and anatomical profiles. Identifying these factors may drive technological evolution to address the unmet clinical need for therapeutic options in MR patients. CLINICALTRIALS.GOV IDENTIFIER: NCT04688190 (CHOICE-MI Registry).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».